变量变换回归分析(Ⅲ)——寻找理想试验点的方法

变量变换回归分析(Ⅲ)——寻找理想试验点的方法

论文摘要

本文目的是介绍一种特殊的处理多因素试验设计一元定量资料差异性分析方法,即结合分析法。通常情况下,处理多因素试验设计一元定量资料应采用方差分析。但是,此方法无法给出各对影响因素"重要性"的评价,也无法给出因素各水平的"效用值",更无法给出"理想试验点"。本文通过对一个实例的全面解析,显示了SAS中的TRANSREG过程具有很强且多样性的变量变换能力,它集方差分析、回归分析和结合分析于一体,能够很好地处理不符合传统统计学要求的复杂资料,能够实现前述期望达到的目的。

论文目录

  • 1 基本概念
  •   1.1多因素试验设计类型
  •   1.2 理想试验点
  •   1.3 三种分析方法的异同点
  • 2 一个取自TRANSREG过程的样例
  •   2.1样例的名称与内容
  •   2.2 结果变量Fail的频数分布
  •   2.3 需解决的问题及困难
  •   2.4 统计分析的任务
  •   2.5 解决上述困难的策略
  • 3 数据集的形成与上述策略的实现
  •   3.1数据集的形成
  •   3.2 显示结果变量Fail的频数分布
  •   3.3 对因变量和自变量进行变量变换
  •   3.4 显示对因变量Fail进行BOX-COX变换的结果
  •   3.5 上述“model语句”输出的结果
  •   3.6 寻求更简约的回归模型及结果
  • 4 讨论与小结
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 胡良平

    关键词: 方差分析,回归分析,结合分析,变换,理想试验点

    来源: 四川精神卫生 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 医药卫生科技,基础科学

    专业: 数学

    单位: 军事科学院研究生院,世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会

    基金: 国家高技术研究发展计划课题资助(2015AA020102)

    分类号: O212.1

    页码: 203-208

    总页数: 6

    文件大小: 981K

    下载量: 37

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